OpenAI、Google、Anthropic三分天下｜大模型研究

多語言、多模態與垂直模型發揮智能體魔法。

在《我已經對AI Agent智能體PTSD了》，AI頓悟湧現時詳述了AI Agent面臨的困境：儘管AI Agent智能體核心功能的開發，涉及大模型Embedding嵌入、RAG檢索增強生成、知識圖譜、向量資料庫等後訓練技術，要求極高，大部分缺乏資金資源等開發者難以企及。

不過好的是，基於現有大模型成熟的模型內技術服務，通過多模型、多智能體編排提高使用者體驗、提供特定服務，已經顯現出龐大的市場空間。這是當下大模型巨頭們正在競爭的領域，且已隱現三分天下局勢！

OpenAI、Google、Anthropic三家在模型內服務上各有千秋，更是在多模型多智能體編排服務上有著獨步天下的理解。

其中：

• Anthropic堅定地服務開發者，作為OpenAI之後的AI創企第二極，力出一孔，在AI Coding程式設計領域受到廣泛追捧，其推出的MCP協議也是智能體領域的當紅炸子雞，更是受到Google狙擊。
• OpenAI作為Scaling Law規模效應的先行者，頻頻突破GenAI大模型能力的天花板，在核心精準率和幻覺率上斷崖式領先全行業，多語言能力和超級對齊是奠定其行業地位的集大成，已經預告過A-SWE令人心馳神往。
• Google作為當下大模型技術底層架構Transformer的創造者，雖然一度因為技術路線問題落後行業，但其手中龐大的算力資源助其在多模態上驚豔四座，未來多模態融合模型內能力，加上完善的雲服務和智能體開發服務，針對競爭對手的多方出擊圍堵，勢在必得。

AI程式設計、多語言和多模態，三條核心技術路線優劣勢如何？三分天下，如何沉浮？

AI頓悟湧現時使用當下火爆的Genspark智能體服務，製作了OpenAI、Google、Anthropic的AI Agent智能體服務全面對比分析。

在人工智慧快速發展的今天，AI Agent智能體成為各大科技公司重點推進的方向。OpenAI、Google和Anthropic等領先AI企業正在積極開發和推出各自的智能體服務，特別是針對開發者的工具鏈和框架。本文將對這三家公司的AI Agent服務進行全面對比，幫助您更好地瞭解各自的特點、優勢及適用場景。

一、OpenAI的AI Agent服務

OpenAI在AI Agent領域的佈局主要圍繞以下幾個核心服務展開：

1. Responses API

Responses API是OpenAI為建構智能體應用推出的新API，它結合了Chat Completions API的簡潔性和Assistants API的工具呼叫能力。

AI頓悟湧現時批註：Responses API最大特點是向開發者一次性開放了OpenAI所有的模型內服務和內建工具，其核心是讓開發者完全基於OpenAI的技術開發智能體。

核心特點：

• 統一的基於項目的設計，更簡單的多型性
• 直觀的流式事件處理
• 簡化的SDK幫助器（如response.output_text）
• 內建工具（網路搜尋、檔案搜尋、電腦使用）的無縫整合

Responses API專為希望輕鬆將OpenAI模型和內建工具組合到應用中的開發者設計，無需處理整合多個API或外部供應商的複雜性。

2. Agents SDK

Agents SDK是OpenAI推出的開源框架，用於簡化多智能體工作流的協調。它是對之前實驗性SDK Swarm的重大改進。

AI頓悟湧現時批註：既然是開源框架，就是衝著引入其他家模型做多模型編排服務的，也是讓其他大模型按照OpenAI的標準推大模型服務。

主要功能：

• Agents：易於組態的LLM，具有清晰的指令和內建工具
• Handoffs：智能地在不同智能體之間轉移控制權
• Guardrails：可組態的安全檢查，用於輸入和輸出驗證
• Tracing & Observability：可視化智能體執行軌跡，以偵錯和最佳化性能

Agents SDK支援包括Responses API和Chat Completions API，也相容其他提供Chat Completions風格API端點的模型提供商。

3. Operator

Operator是OpenAI的首個實用AI Agent，能夠控制瀏覽器執行任務，由Computer-Using Agent (CUA)模型驅動。

AI頓悟湧現時批註：Responses API已經內建了相關功能，Operator是OpenAI提供的初代開發者服務，對自家功能服務開放不足，已經開始被淘汰。

關鍵能力：

• 在WebArena基準測試中達到58.1%的成功率
• 在WebVoyager基準測試中達到87%的成功率
• 能夠執行網路搜尋、填寫表單、預訂旅行等任務
• 內建安全保障機制，防止濫用和錯誤

Operator目前作為研究預覽版提供給美國的Pro使用者，通過API提供的電腦使用工具也使開發者能夠建構類似的智能體應用。

二、Anthropic的AI Agent服務

Anthropic的AI Agent服務主要圍繞Claude系列模型展開，並通過其獨特的協議和工具為開發者提供服務：

1. Model Context Protocol (MCP)

MCP是一個開放協議，標準化了應用程式如何向LLM提供上下文。它就像AI應用程式的"USB-C連接埠"。

AI頓悟湧現時批註：Anthropic心態更加開放，原因還是其資源有限，希望將更多領域開放給手握資料資源和技術能力的企業團隊，打造更精專更具成本優勢的大模型生態。

主要特性：

• 提供標準化方式連接AI模型與外部資料來源和工具
• 實現AI應用與外部知識和服務的無縫訪問
• 為AI和代理行為在跨項目和應用程式交換資料時設定了明確的開發方式
• 已被OpenAI和Google等主要AI公司採納

MCP的設計旨在解決與LLM互動中的根本問題和限制，為開發者提供一種統一的方式連接不同的資料來源。

2. Claude Code

Claude Code是Anthropic推出的代理式編碼工具，直接在終端中運行，理解程式碼庫，並通過自然語言命令幫助使用者更快地編碼。

核心功能：

• 能夠理解整個程式碼庫的上下文
• 通過自然語言命令執行日常編碼任務
• 支援程式碼遷移、錯誤修復等開發任務
• 與Claude 3.7 Sonnet模型整合，提供強大的推理能力

Claude Code目前作為研究預覽版發佈，允許開發者將大型編碼任務直接委託給Claude。

3. Computer Use (Beta)

Anthropic也在開發電腦使用功能，允許Claude控制電腦執行任務，類似於OpenAI的Operator，但具有不同的設計理念和安全措施。

特點：

• 目前處於Beta階段
• 專注於安全性和可控性
• 與Claude模型深度整合

三、Google的AI Agent服務

Google的AI Agent服務主要集中在其雲平台和開源工具上：

1. Agent Development Kit (ADK)

ADK是Google的開源框架，簡化了建構代理和複雜多代理系統的過程。

AI頓悟湧現時批註：出發點與OpenAI Agents SDK相似，服務更複雜和細緻。

主要特性：

• 靈活編排：使用工作流代理（Sequential、Parallel、Loop）定義可預測的管道，或利用LLM驅動的動態路由
• 多代理架構：通過在層次結構中組合多個專業代理來建構模組化和可擴展的應用
• 豐富的工具生態系統：預建工具（搜尋、程式碼執行）、自訂函數、第三方庫整合
• 部署就緒：容器化部署、本地運行、使用Vertex AI Agent Engine擴展
• 內建評估：系統評估代理性能，包括最終響應質量和逐步執行軌跡
• 建構負責任的代理：實現負責任的AI模式和最佳實踐

ADK設計為與Google生態系統和Gemini模型緊密整合，使得開發者能夠輕鬆開始建構簡單的代理，同時為更複雜的代理架構提供所需的控制和結構。

2. Vertex AI Agent Builder

Vertex AI Agent Builder是Google Cloud的產品，幫助企業將其流程轉化為多代理體驗。

AI頓悟湧現時批註：《Google正在成為AI時代的蘋果》中有介紹，這一產品基於Google Cloud整合了大量AI開發服務，但整合體驗如何，尚需觀察。

核心功能：

• 設計代理和多代理工作流
• 使用Agent Development Kit (ADK)建立複雜的多代理系統
• 提供完全託管的執行階段，用於在生產環境中部署、管理和擴展代理
• 評估、監控和跟蹤代理性能
• 與Google Cloud現有技術堆疊的無縫整合

Vertex AI Agent Builder旨在不干擾現有流程的情況下幫助企業建構AI代理，無論其AI旅程處於何階段或選擇了何種技術堆疊。

3. Agent Development Protocol (A2A)

A2A是Google新推出的開放協議，使開發者能夠建構可互操作的AI解決方案，促進不同AI代理之間的協作和資訊交換。

AI頓悟湧現時批註：類似於Anthropic的MCP，現有文件看起來也更強大，Google甚至拉來50多家行業頭部企業站台支援，一心志在必得。

四、三大公司AI Agent服務對比分析

1. 技術架構對比

2. 功能特性對比

3. 應用場景對比

OpenAI適合的場景：

• 需要快速整合內建工具的應用
• 對網路搜尋和電腦控制有強需求的場景
• 需要高度可觀察性和跟蹤能力的企業級應用
• 例如：客戶支援自動化、多步驟研究、內容生成

Anthropic適合的場景：

• 重視程式碼理解和生成的開發環境
• 需要深度整合外部系統的場景
• 對安全性和隱私有高要求的企業
• 例如：軟體開發、程式碼遷移、技術文件查詢

Google適合的場景：

• 已經使用Google Cloud的企業
• 需要複雜多代理系統的應用
• 重視模組化和可擴展性的項目
• 例如：多步驟業務流程自動化、企業知識管理

五、各公司AI Agent服務的優缺點分析

OpenAI

優點：

• 模型能力強大，特別是在電腦控制方面達到業界領先水平
• 內建工具豐富，一站式體驗
• API設計簡潔，開發者友好
• 文件完善，示例豐富

缺點：

• 定價相對較高（GPT-4o search每千次查詢30美元）
• 對開發者的控制粒度較粗
• 部分服務僅對特定使用者開放（如Operator僅對美國Pro使用者）
• 對電腦控制的安全顧慮

Anthropic

優點：

• MCP協議開放、標準化，促進生態系統建設
• Claude Code在程式碼理解和生成方面表現優異
• 對安全性和隱私的高度重視
• 與Claude模型的深度整合

缺點：

• 產品線相對較窄，功能覆蓋不如競爭對手全面
• 電腦控制功能仍在Beta階段
• 開發者工具相對較新，生態系統正在建設中
• 部分高級功能僅限於企業使用者

Google

優點：

• ADK完全開源，高度可定製
• 多代理架構支援複雜場景
• 與Google Cloud服務的深度整合
• 內建評估功能便於測試和最佳化

缺點：

• 學習曲線較陡，對新開發者不夠友好
• 文件相對分散，整合程度不足
• 部分功能仍處於預覽階段
• 對非Google Cloud使用者不夠友好

六、發展趨勢與未來展望

隨著AI Agent技術的快速發展，我們可以預見以下趨勢：

1. 多樣化的商業模式：從API計費到按功能訂閱，不同公司將探索適合其產品定位的商業模式
2. 標準化協議的興起：Anthropic的MCP和Google的A2A等協議將促進不同Agent之間的互操作性
3. 安全與隱私保障的增強：隨著Agent能力的增強，安全保障機制將得到進一步完善
4. 行業特化Agent的出現：針對金融、醫療、法律等特定行業的專業Agent將應運而生
5. 低程式碼/無程式碼建構工具：使非技術人員也能建構和部署AI Agent的工具將成為主流

結論

OpenAI、Google和Anthropic在AI Agent領域各具特色，適合不同的應用場景和開發需求。OpenAI以強大的模型能力和內建工具著稱，Anthropic憑藉開放協議和專業程式碼工具佔據獨特位置，而Google則通過完全開放原始碼的框架和雲服務整合提供全面解決方案。

企業和開發者在選擇AI Agent服務時，應根據自身需求、技術堆疊和應用場景做出權衡。隨著技術的不斷髮展和競爭的加劇，我們有理由相信AI Agent將在未來幾年內實現更廣泛的應用和更深入的行業整合，為企業和使用者創造更大的價值。

無論您選擇那種服務，AI Agent技術的蓬勃發展都將為軟體開發和自動化領域帶來革命性的變化，推動人工智慧從被動輔助工具向主動解決問題的智能體轉變。 (AI頓悟湧現時)